当法律人遇上AI：法学届是如何破解通用大模型“幻觉”难题的？

商业场景里，一键导入合同后数秒即可完成审查，匹配实时司法数据后可快速查清合作方诉讼风险和履约能力；司法实践中，案件焦点识别准确率达到100%，证据识别精准率达到90%，文书撰写时间减少了75%；即使是法律“小白”，只需口语化表达，也能快速查询法律问题并得到专业回复……在复杂的法律领域，这些看似“不可能的任务”如今正被一一实现。

8月16日，《每日经济新闻》记者在广州举行的“人工智能＋法学实验室建设研讨会”现场了解到，从法律咨询助手到智能合同审查工具，再到垂类大模型等，当下，华南师范大学、武汉大学、清华大学等高校法学院的学者正深度参与人工智能（AI）＋法律相关产品开发，且有不少项目已落地推广，成为人工智能与法律行业融合的真实写照。

例如，由华南师范大学法学院教授王燕玲主导的法律领域垂类大模型“小包公法律内容大模型”就在研讨会当日发布。该模型分别与广东省湛江市司法局、泛微网络（603039.SH，股价64.42元，市值167.88亿元）旗下平台“今承达”签署合作协议，继续围绕行政复议智能化、企业合同与法务管理、案件管理等场景深化落地。

与此同时，“如何利用AI提升法律实践效率”“AI法律应用的风险和边界等”话题，正在法学理论界和司法实务界引起广泛关注。

活动现场 图片来源：每经记者 吴泽鹏 摄

法律人深度参与AI应用开发

记者了解到，法律从业者对通用大模型存在顾虑，源于其幻觉、可溯源性不足、知识更新滞后等问题。这些问题与法律场景的严谨、精准要求仍有鸿沟。

不过，随着法律人深度参与新技术探索，AI在法律上的应用已越来越多。例如，前述“小包公法律内容大模型”AI项目背后的核心人物王燕玲，便有着极深的法学背景，她不仅是华南师范大学法学院教授，还兼职律师办理案件、担任仲裁员参与仲裁实践。

早在2016年，王燕玲便萌生了开展人工智能与法律交叉研究的想法。在创业初期，系统依赖外包技术团队开发，但因法律与技术的专业壁垒难以打破，系统不得不重构。最终，王燕玲决定自建“法律＋技术” 跨学科团队，形成“法学专家主导、技术团队支撑”的架构。

此外，清华大学的团队自主研发出了“水木智法”智能法律助手，面向公众、法官、检察官、律师等不同用户提供高效、专业的法律支持。会后，记者从清华大学智能法治研究院院长申卫星处了解到，目前该项目正与巴西方面合作，计划推出葡语版。

武汉大学也正联合金山集团探索开发“武大—金山大模型”。“一些基础的功能（这个模型）都有，例如合同审查、智能问答等，目前处于测试阶段。”武汉大学法学院副教授周围介绍说。

记者还查询到，去年11月15日，最高人民法院发布“法信法律基座大模型”，根据“最高人民法院”微信号，该大模型可服务司法工作各环节（分析电子卷宗，总结分析司法观点、裁判规则等）、行政执法（对执法案件信息进行审查核验、检查执法行为是否合法等）和公共法律服务（理解公众非专业化的诉求表述、提供不同策略和建议等）。

应用边界在哪？

最终能真正落地并有效赋能实践的应用，才是好应用。

“近年来，以通用大模型为引擎的人工智能浪潮风起云涌。身处变革前沿，我们法律人都在思考这样两个核心命题：我们的大模型，能否在精准严谨的法律领域交出够硬的答卷？这股技术洪流如何真正落地于法律垂直场景，赋能实践？”活动上，中国刑事诉讼法学研究会学术顾问、华南师范大学法学院教授谭世贵如是说道。

作为基层司法单位探索智能化建设的创新样本，广东省湛江市司法局的司法行政人工智能实验室在今年6月正式揭牌，该局党组书记、局长罗东玲也来到活动现场，并介绍了人工智能在基层办案中发挥的减负增效作用。

“统计显示，在当事人提交材料齐全的情况下，AI对案件争议焦点的识别准确率达到100%，对证据的识别采信准确率约90%，大幅降低了工作人员阅卷审理的工作量，而法律文书智能生成功能则将文书撰写时间缩减了约75%。”她介绍道。

在C端（消费者端）应用上，有法学学者提出，我国法律服务领域并不缺乏专业人才，问题在于资源配置不均衡。全国执业律师80多万人，但主要集中在北上广深等发达地区，西部一些县甚至没有一家律师事务所，广大群众获得专业法律服务仍存在困难，因此应大力推动法律服务的普惠化。而专业的人工智能，无疑是普惠法律服务的有力工具。

当然，人工智能赋能法律实践的过程中也有需警惕之处。记者查询到，法治刊物上，“如何划定AI在法律活动中的应用边界？”等讨论吸引了众多学者参与。或许，在通往AI参与法律活动的道路上，真正的挑战并不在于人与机器的竞争。

香港教育大学国家安全与法律教育研究中心总监、教授顾敏康介绍，去年7月，香港司法机关发布了首套《使用生成式人工智能的指引》，明确要求法官及司法人员要负责任并审慎使用AI。

“核心内容大概几个方面。一是所有的司法决定必须是法官独立作出，AI不能替代；二是采用AI获取的信息必须经过人工审查，法官对结果承担最终责任；三是禁止在公开的AI工具中输入案件敏感信息，以此防止隐私泄露。”顾敏康介绍道。